Presented By O’Reilly and Intel AI
Put AI to work
April 10-11, 2018: Training
April 11-13, 2018: Tutorials & Conference
Beijing, CN

Schedule: 运输与物流 (Transportation and Logistics) sessions

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09:0012:30 Wednesday, April 11, 2018
Erran Li (Uber ATG)
尽管最近人工智能等领域取得了很多的进展,但自动驾驶里的主要问题(不管是基础研究还是工程应用上的挑战)离完全被解决还有很大的距离。Erran Li将会探索自动驾驶所用的机器学习的基础,并讨论目前相关工作的进展。 Read more.
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11:1511:55 Thursday, April 12, 2018
实施人工智能 (Implementing AI), 模型与方法 (Models and Methods)
Location: 多功能厅3A+B (Function Room 3A+B)
Erran Li (Uber ATG)
深度增强学习已经让人工智能体在很多挑战性的领域可以取得超越人类的表现,例如玩Atari的游戏以及下围棋。这一方法还具有能显著地推进自动驾驶的潜力。Erran Li将会讨论近期在模仿学习方面(例如infoGAIL)、策略梯度法和层次增强学习(例如option-critic架构)等方面的进步,以及它们在自动驾驶方面的应用。Erran接着还会介绍在这个领域需要关注的剩余的挑战。 Read more.
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14:0014:40 Thursday, April 12, 2018
实施人工智能 (Implementing AI), 模型与方法 (Models and Methods)
Location: 多功能厅3A+B (Function Room 3A+B)
Bichen Wu (UC Berkeley)
深度学习近年来的成功极大地促进了自动驾驶技术的快速发展。但不少问题依然存在:1)深度学习模型需要大量的训练数据 2)即便是深度学习模型也很难达到100%准确率 3) 深度学习模型的计算复杂度太高,超出了车载计算机的处理能力。这个讲座将会关注以上几个问题。 Read more.
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14:5015:30 Thursday, April 12, 2018
实施人工智能 (Implementing AI)
Location: 多功能厅3A+B (Function Room 3A+B) Level:
Bo Yu (PerceptIn)
得益于人工智能和机器人技术的快速发展,无人驾驶技术逐渐成熟,预计将会孕育出一个万亿规模的市场,并深刻地改变人们的交通出行方式。我们认为低速限制性的园区将会首先大规模部署无人驾驶技术,首先因为限制性园区对无人驾驶应用的需求巨大,其次由于驾驶环境简单限制性园区容易实现无人驾驶,第三从成本角度考虑,大规模部署无人驾驶方案成本需要在万元美金以内。所以,这里我们将主要探讨适用于限制性园区的低成本无人驾驶解决方案。 Read more.
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14:5015:30 Thursday, April 12, 2018
实施人工智能 (Implementing AI)
Location: 报告厅(Auditorium) Level:
jinghua hao (美团点评)
近两年外卖行业发展迅速,美团外卖每日超过1600万订单,线下有50万名骑手每天奔波在大街小巷进行配送,是全球最大的外卖平台。如何使数据巨大的骑手配送得更有效率,减少空驶?如何让用户更早地享受到美食,减少超时率?这是一个强随机环境下的大规模复杂优化问题。本次分享将介绍美团配送在运用大数据、机器学习和运筹优化技术解决即时配送业务难题、利用 AI 技术来取代人工上的若干进展和探索,帮助大家了解这一技术领域的进展和挑战。 Read more.
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11:1511:55 Friday, April 13, 2018
实施人工智能 (Implementing AI)
Location: 多功能厅6A+B(Function Room 6A+B) Level:
Weiyue Wu (University of Oxford)
无人驾驶技术是多个技术的集成, 一个无人驾驶系统包含了多个传感器,包括长距雷达、激光雷达、短距雷达、车载摄像头、超声波、 GPS、 陀螺仪等。每个传感器在运行时都不断产生数据,而且系统对每个传感器产生的数据都有很强的实时处理要求。 无人驾驶序幕刚启,其中有着千千万万的机会亟待发掘。在此背景之下,过去的几年中,自动驾驶产业化在多个方面取得了很大进步,其中合作共享已成为共识,产业链不断整合,业界企业相继开展合作,传感器价格将不断下降,预计在2020年,将有真正意义上的无人车面世。 我们可以预测一个不远的未来,届时所有行驶的车辆都是无人驾驶车,我们将迎来一个更加安全、更加清洁环保的世界。 本次演讲,我们将解析无人驾驶技术产业链条,分析无人驾驶发展和即将面临的问题。最后,将给出无人驾驶发展的路线图,揭示在 未来二十年内无人驾驶的走势。 Read more.
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14:0014:40 Friday, April 13, 2018
实施人工智能 (Implementing AI), 模型与方法 (Models and Methods)
Location: 多功能厅5A+B(Function Room 5A+B)
Liyun Li (京东硅谷研发中心X-lab)
尽管人工智能技术已经在诸如计算机视觉和自然语言处理等领域获得了巨大的成功,如何在自动驾驶系统中有效地利用AI的能力仍然是一个很大的挑战。我们将以"Apollo"这一百度的开源无人驾驶平台系统做为基准和样例, 深入讨论并且分享在搭建智能的无人驾驶系统各个方面利用AI技术的实践和经验。通过讲解Apollo无人驾驶系统背后的设计理念以及各个功能模块,我们将分享并展示AI技术在Apollo无人驾驶系统中各方面的应用, 包括环境感知,行为预测,行为决策,以及控制规划等。同时我们将结合Apollo系统中的端到端学习实践,探讨AI技术在未来无人驾驶系统中更好的应用场景。 Read more.
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14:5015:30 Friday, April 13, 2018
Li Li (ESRI)
制图学是一个历史悠久的学科。古希腊地理学家C.托勒密的《地理学指南》就是一部地图制图学著作。托勒密认为地理学就是“以线画形式描绘地球上所有迄今已知的部分及其附属的东西”。几百年以来,地图学领域都没有重大突破。 深度学习作为一个新的技术已经渗透到了各个行业。带来了各种各种的技术革新。本讲座就是探讨如何用深度学习来给地图换装。然后展示一些用深度学习技术给地图换装的结果。并讨论,深度学习在制图领域的应用。 Read more.
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14:5015:30 Friday, April 13, 2018
实施人工智能 (Implementing AI)
Location: 多功能厅3A+B (Function Room 3A+B) Level:
李忠伟 (深圳普思英察科技有限公司)
本演讲主要阐述视觉智能(Visual Intelligence)的定义,传感器分类和介绍,流行算法和介绍,应用场景以及创新点。 介绍视觉传感器的发展历史以及分类,包括被动光摄像头和主动光摄像头以及其他衍生传感器 介绍基于视觉的算法:深度学习算法和SLAM算法 介绍视觉智能在机器人行业中的应用,包括家庭机器人,服务类机器人,无人驾驶汽车。 最后介绍多传感器融合的解决方案在机器人行业的应用以及必要性。 Read more.